Методи створення сегментаційних масок зображень за допомогою сучасних глибоких нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШаповал, Наталія Віталіївна
dc.contributor.authorСидорський, Володимир Сергійович
dc.date.accessioned2022-09-21T13:48:11Z
dc.date.available2022-09-21T13:48:11Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenMaster's Thesis 149 pp., 117 Fig., 26 tables, 1 supplements, 21 sources. The object of the study is segmentation image masks. The subject of the study is an algorithm that generates segmentation image masks, using deep neural nets. The aim of the study: 1. Develop algorithm, which generates segmentation masks, using image class labels. 2. Use developed algorithm on image dataset and evaluate performance. Novelty: proposed gradient algorithm was not used for segmentation labeling of the whole dataset previously. Also the overall problem of segmentation markup generation is only becoming popular nowadays. In this paper gradient algorithm for mask generation, which needs only image class labels for optimization, was studied. Results of research propose future perspectives of the usage of the proposed algorithm. Also possible ways for algorithm improvement were proposed. As a result of research, the algorithm, which generated segmentation markup for defected steel plates, was developed.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація 149 с., 117 рис., 26 табл., 1 додатки, 21 джерел. Об'єктом дослідження є сегментаційні маски зображень. Предметом дослідження є алгоритми створення сегментаційних масок, методи глибокого навчання. Мета дослідження: 1. Розробити алгоритм генерації сегментаційних масок, використовуючи тільки класи зображень. 2. Використати даний алгоритм на датасеті зображень і оцінити його. Новизна: запропонований градієнтний алгоритм до цього не використовувався для генерації масок всього датасету. Також сама проблема генерації розмітки на сьогодні тільки набуває популярності. В даній роботі було розглянуто градієнтний алгоритм для генерації сегментаційних масок, оптимізуючи модель лише на класах зображень. Отримані результати свідчать про перспективність використання даного методу. Також було запропоновано можливі шляхи удосконалення алгоритму. В результаті було оптимізовано алгоритм, який згенерував розмітку для вибірки зображень з дефектними листами сталі.uk
dc.format.page149 с.uk
dc.identifier.citationСидорський, В. С. Методи створення сегментаційних масок зображень за допомогою сучасних глибоких нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Сидорський Володимир Сергійович. - Київ, 2021. - 149 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/49935
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсегментація зображеньuk
dc.subjectкомп'ютерний зірuk
dc.subjectглибокі нейронні мережіuk
dc.subjectградієнтний алгоритмuk
dc.subjectкласифікація зображеньuk
dc.subjectрозмітка великих вибірокuk
dc.subjectimage segmentationuk
dc.subjectcomputer visionuk
dc.subjectdeep neural netsuk
dc.subjectgradient algorithmsuk
dc.subjectimage classificationuk
dc.subjectmarkup of big datasetsuk
dc.subject.udc004.942.3uk
dc.titleМетоди створення сегментаційних масок зображень за допомогою сучасних глибоких нейронних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sydorskyi_magistr.pdf
Розмір:
4.51 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи